基于多模态数据融合的飞行员生理心理训练管理系统构建

该文针对飞行员生理心理信息如何充分应用于提高飞行训练绩效,结合飞行职业特点,从结构模块、数据融合、效用分析3个方面对飞行员生理心理信息平台进行介绍。飞行员生理心理信息管理系统基于大数据分析融合技术,对不同类型的生理心理数据进行无效/重复数据清洗、数据降噪等处理,形成有效的数据,迭代优化各数据模型,层层追溯和挖掘,构建“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”飞行员生理心理训练管理系统,有助于快速掌握飞行人员训练情况,智能形成个性化训练方案,为提高飞行员的体能训练效益提供参考。

多模态数据融合指标管理的信息系统在医院护理管理中的应用研究

目的:分析多模态数据融合指标管理的护理管理系统建模以及应用效果。方法:在2021年1月-12月,结合本院的护理管理现况,构建并应用多模态数据融合指标管理的护理管理系统,选取本院119名护理人员作为研究对象,并分析、对比多模态数据融合指标管理的护理管理系统应用前、应用后护士、护理管理人员的绩效管理满意度,同时对比护理人员的调岗率、离职率。结果:应用后护士、护理管理人员的适用性、公平性、客观性、接受性、效率性、总体满意度评分均高于应用前(P<0.05);同时,应用后护理人员的调岗率(2.52%)、离职率(0.84%)均低于应用前(9.24%、5.88%)(χ^(2)=4.857、4.657,P<0.05)。结论:构建并应用多模态数据融合指标管理的护理管理系统,能有效提高护理人员对护理绩效管理的满意度,并降低调岗率和离职率。

基于深度学习的多模态档案资源的集成管理

数智时代,档案资源日益呈现多模态异构特征,传统档案管理方法难以有效应对海量多源异构档案数据的集成管理与融合利用。聚焦多模态档案资源智慧化集成管理,探索利用深度学习技术,创新多模态档案资源管理与知识服务模式;在系统分析多模态档案资源特性的基础上,提出深度学习驱动的多模态档案资源表示学习与跨模态语义关联分析方法,构建从资源端到服务端的集成管理一体化模式,以期为推动档案事业数字化、智能化发展提供借鉴。

业财融合视角下企业财务管理模式分析

伴随全球经济的快速发展,企业经营环境日趋复杂,市场竞争愈发激烈。在激烈的竞争中采取更高效的财务管理模式,是企业长远发展的必然要求。探索业务运营和财务管理的有效整合是企业的重要举措。本文从业财融合的管理方式出发,分析了企业财务管理模式在业务和财务集成过程中的重要作用、面临的困难以及应对困难的有效方法。通过对相关理论的梳理和实证分析,提出优化企业财务管理模式的一些策略,为企业的长远发展探索新路径。

基于业财融合的精细化财务管理模式研究

在当今复杂多变的商业环境中,企业面临着越来越大的竞争压力。在这种情况下,精细化财务管理成为企业实现可持续发展和提升竞争力的关键要素。基于业财融合的精细化财务管理模式将业务数据和财务数据进行整合,通过深入挖掘数据中的信息和规律,帮助企业更好地理解和管理成本、收入、盈利等关键财务指标。通过将业务数据与财务数据结合,企业可以更准确地评估发展成效,发现问题并采取相应的措施进行解决。

基于D-S证据理论的动静态指标融合的结构损伤识别方法研究

针对大型土木结构健康监测系统,为了提高结构损伤识别的正确率,提出了一种基于D-S证据理论的动静态指标融合的结构损伤识别方法。根据结构静态测试和动态测试得到的响应,分别构造用于结构损伤识别的静态指标和动态指标,然后将二者在基于D-S证据理论基础上进行数据融合,最后对结构的损伤作出识别。新方法充分融合了静态响应和动态响应中包含的结构损伤信息,具有抗干扰能力强、识别精度高等优点,较之单独使用静态和动态信息进行损伤识别更具优势。为了验证文中所提方法的有效性和可行性,对一个简支梁进行单损伤和多损伤模拟研究,同时考虑环境噪声影响,并与单一指标识别结果进行对比,结果表明所提方法有效且识别精度较高。

对标一流企业 提升管理成效 国网江苏电力社会责任指标体系构建初探

国网江苏电力以深度推进企业社会责任管理为目标,以国内外先进电力企业为参照,构建了电网企业社会责任指标体系。该指标体系是公司第一个较为完备的社会责任指标体系,具备内部管理提升、专业工作融合、数据收集系统建设、对外信息披露、国内外横向对标等多样化的功能。

自然资源资产管理信息系统设计与实现

统一行使全民所有自然资源资产所有者职责是自然资源主管部门重要职责之一。目前,广东省自然资源资产管理工作缺少成熟的信息系统支撑。本文以自然资源数据一体化管理为基础,分析了自然资源业务工作特点,探索并制定了统计指标,研究了数据融合计算框架、空间数据高效渲染等关键技术,构建了自然资源资产管理信息系统,开展了系统应用实践,为自然资源资产管理工作提供信息化支撑。

基于融合建模的浮选药剂消耗预测研究

浮选是选矿技术中常用的技术之一,为了使选矿工艺指标达到要求,需要加入捕收剂、抑制剂、活化剂和pH调整剂等药剂。药剂消耗在影响浮选工艺指标的同时也影响着选矿的成本,因此预测每天、周、月、年的药剂消耗量,对其进行定额管理是浮选作业中重要的研究问题,基于缺失数据填补技术采用融合建模的方法在原矿性质、浮选指标及药剂消耗之间建立带有混合效应的非线性模型,并预测7 d(1周)、30 d(1月)、365 d(1年)的浮选药剂消耗量。预测结果与生产数据对比表明,该模型实现了对选厂浮选药剂用量的短期精确预测。实际数据显示该方法对生产实践具有指导意义。

M公司样本:业财融合助力应收账款管理

如今,业财融合作为一种数字化的潮流和趋势已经势不可挡,企业充分开展业财融合,深入洞察经营管理中存在的问题并予以解决,能够减少不确定性带来的风险。因此,我们以某建筑企业M公司为例,结合相关质量指标对其2019一2022年应收账款年报数据进行分析,从业财融合的角度出发,针对其在应收账款管理中存在的问题提出建议与对策,以便给建筑企业的发展管理带来一些新的思路与启发。

基于多传感器信号处理的齿轮箱轴承故障诊断

针对齿轮箱轴承发生故障时振动信号特征信息易被强噪声淹没与采集信息不完善的问题,将多传感器数据融合、多级降噪信号分解与综合指标获取固有模态函数分量(IMF)方法同时引入到齿轮箱轴承故障诊断中。首先,用相关函数对多个传感器采集的数据进行加权融合;其次,运用改进的奇异值分解(SVD)对融合信号进行初次降噪,集合经验模态分解(EEMD)对初次滤波信号进行二次滤波,依据EEMD熵、峭度与均方差归一化后的综合指标获取IMF分量,用相关系数检验所选IMF的合理性,实现齿轮箱轴承的故障诊断;最后,通过实际案例对该方法的有效性进行了验证。

医学图像融合方法综述

多模态医学图像能够为医疗诊断、治疗规划和手术导航等临床应用提供更为全面和准确的医学图像描述。由于疾病的类型多样且复杂,无法通过单一模态的医学图像进行疾病类型诊断和病灶定位,而多模态医学图像融合方法可以解决这一问题。融合方法获得的融合图像具有更丰富全面的信息,可以辅助医学影像更好地服务于临床应用。为了对医学图像融合方法的现状进行全面研究,本文对近年国内外发表的相关文献进行综述。对医学图像融合技术进行分类,将融合方法分为传统方法和深度学习方法两类并总结其优缺点。结合多模态医学图像成像原理和各类疾病的图像表征,分析不同部位、不同疾病的融合方法的相关技术并进行定性比较。总结现有多模态医学图像数据库,并按分类对25项常见的医学图像融合质量评价指标进行概述。总结22种基于传统方法和深度学习领域的多模态医学图像融合算法。此外,本文进行实验,比较基于深度学习与传统的医学图像融合方法的性能,通过对3组多模态医学图像融合结果的定性和定量分析,总结各技术领域医学图像融合算法的优缺点。最后,对医学图像融合技术的现状、重难点和未来展望进行讨论。

饮用水源地水质在线检测预警系统研究与应用 苏州市自来水有限公司

饮用水水源直接关系到广大人民群众的健康，苏州市自来水有限公司以太湖金墅港水源地水质为监测对象，研究了多源数据的融合方法和技术，建立了一套以实验室信息管理系统（LIMS）为基础的数据在线分析对比系统，构建了适用的水质预警指标体系及水质短期、中期的预警模型，开发了一套多源数据融合的饮用水源地水质在线检测预警系统。